The Impact of Toxicity Testing Costs on Nanomaterial Regulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Information about the toxicity of nanoparticles is important in determining how nanoparticles will be regulated. In the U.S., the burden of collecting this information and conducting risk assessment is placed on regulatory agencies without the budgetary means to carry out this mandate. In this paper, we analyze the impact of testing costs on society's ability to gather information about nanoparticle toxicity and whether such costs can reasonably be borne by an emerging industry. We show for the United States that costs for testing existing nanoparticles ranges from $249 million for optimistic assumptions about nanoparticle hazards (i.e., they are primarily safe and mainly require simpler screening assays) to $1.18 billion for a more comprehensive precautionary approach (i.e., all nanomaterials require long-term in vivo testing). At midlevel estimates of total corporate R&D spending, and assuming plausible levels of spending on hazard testing, the time taken to complete testing is likely to be very high (34-53 years) if all existing nanomaterials are to be thoroughly tested. These delays will only increase with time as new nanomaterials are introduced. The delays are considerably less if less-stringent yet risk-averse perspectives are used. Our results support a tiered risk-assessment strategy similar to the EU's REACH legislation for regulating toxic chemicals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle